SciPy 0.8.0 版本说明#

SciPy 0.8.0 是 17 个月艰苦工作的结晶。它包含了许多新特性、大量错误修复、改进的测试覆盖率和更好的文档。此版本中有许多弃用项和 API 更改，详细记录在下文中。我们鼓励所有用户升级到此版本，因为它包含大量的错误修复和优化。此外，我们的开发重心现在将转移到 0.8.x 分支的错误修复版本以及开发主干上的新特性添加。此版本需要 Python 2.4 - 2.6 和 NumPy 1.4.1 或更高版本。

请注意，由于我们正致力于 SciPy 1.0.0 的发布，SciPy 目前仍被视为“测试版”（Beta）。1.0.0 版本的发布将标志着 SciPy 开发的一个重要里程碑，此后更改包结构或 API 将变得更加困难。虽然这些 1.0 版本之前的版本被视为“测试版”，但我们致力于尽可能使其无错误。

然而，在 1.0 版本发布之前，我们正在积极审查和完善其功能、组织和接口。这样做是为了使该包尽可能具有连贯性、直观性和实用性。为了实现这一目标，我们需要来自用户社区的帮助。具体来说，我们需要关于项目各个方面的反馈——从我们实现哪些算法到关于函数调用签名的细节——应有尽有。

Python 3#

Python 3 的兼容性已在计划中，并且由于 Numpy 已经移植，目前在技术上是可行的。然而，由于支持 Python 3 的 Numpy 1.5 尚未发布，Scipy 0.8 中尚未包含对 Python 3 的支持。计划于 2010 年秋季发布的 SciPy 0.9 很可能会包含对 Python 3 的实验性支持。

主要的文档改进#

SciPy 文档得到了极大的改进。

已弃用的功能#

交换相关函数（scipy.signal）的输入参数#

涉及 correlate、correlate2d、convolve 和 convolve2d。如果第二个输入比第一个输入大，则在调用底层计算例程之前会交换输入。此行为已被弃用，并将在 scipy 0.9.0 中移除。

弃用过时代码（scipy.misc）#

来自 scipy.misc 的模块 helpmod、ppimport 和 pexec 已被弃用。它们将在 0.9 版本中从 SciPy 中移除。

其他弃用项#

  • linalg：函数 solveh_banded 目前返回一个包含 Cholesky 分解和线性系统解的元组。在 SciPy 0.9 中，返回值将仅为解。

  • 函数 constants.codata.find 将生成 DeprecationWarning。在 Scipy 0.8.0 版本中，该函数添加了关键字参数 ‘disp’，默认值为 ‘True’。在 0.9.0 中，默认值将为 ‘False’。

  • signal.chirp 的 qshape 关键字参数已被弃用。请改用参数 vertex_zero。

  • 将多项式的系数作为参数 f0 传递给 signal.chirp 的做法已被弃用。请改用函数 signal.sweep_poly。

  • io.recaster 模块已被弃用，并将于 0.9.0 中移除。

新特性#

DCT 支持（scipy.fftpack）#

添加了新的实变换，即用于离散余弦变换的 dct 和 idct；支持 I、II 和 III 型。

fft 函数的单精度支持（scipy.fftpack）#

fft 函数现在也可以处理单精度输入：如果 x 是单精度的，fft(x) 将返回一个单精度数组。

目前，对于非 2、3 和 5 的复合数的 FFT 大小，为了避免 FFTPACK 中的舍入误差，变换在内部以双精度计算。

相关函数现已实现通用定义（scipy.signal）#

输出现在应与 Matlab 和 R 的对应函数一致，并且如果在传入 old_behavior=False 参数时，执行的操作符合大多数人的预期。

  • correlate、convolve 及其 2D 对应函数不再根据其相对形状交换输入；

  • 相关函数现在在计算滑动和积时会对第二个参数进行共轭处理，这符合相关函数的通用定义。

LTI 函数的添加与修改（scipy.signal）#

  • 函数 impulse2 和 step2 被添加到 scipy.signal 中。它们分别使用函数 scipy.signal.lsim2 来计算系统的脉冲响应和阶跃响应。

  • 函数 scipy.signal.lsim2 已更改，以便将任何额外的关键字参数传递给 ODE 求解器。

改进的波形发生器（scipy.signal）#

对 scipy.signal 中的 chirp 函数进行了几项改进

  • 修正了 method=”logarithmic” 时生成的波形；它现在生成的波形也称为“指数”或“几何”啁啾（chirp）。（参见 https://en.wikipedia.org/wiki/Chirp。）

  • 添加了一种新的 chirp 方法：“hyperbolic”（双曲线）。

  • chirp 现在使用布尔关键字 vertex_zero，而不是 qshape。

  • chirp 不再处理任意多项式。此功能已移至新函数 sweep_poly。

添加了一个新函数 sweep_poly。

scipy.linalg 中的新函数及其他更改#

函数 cho_solve_banded、circulant、companion、hadamard 和 leslie 被添加到 scipy.linalg 中。

函数 block_diag 得到增强，除了通常的 2D 参数外，现在还接受标量和 1D 参数。

scipy.optimize 中的新函数及更改#

添加了 curve_fit 函数；它接收一个函数，并使用非线性最小二乘法将其拟合到提供的数据中。

leastsq 和 fsolve 函数在求解单个参数时，现在返回一个大小为 1 的数组，而不是标量。

新的稀疏最小二乘求解器#

lsqr 函数被添加到 scipy.sparse 中。此例程为大型稀疏线性方程组寻找最小二乘解。

基于 ARPACK 的稀疏 SVD#

scipy.sparse.linalg._eigen.arpack 中提供了一种用于稀疏矩阵的简单 SVD 实现。它基于在 <A, A> 上使用对称求解器，因此可能不够精确。

scipy.constants.find 提供替代行为#

函数 scipy.constants.find 添加了关键字参数 disp，默认值为 True。当 disp 为 True 时，行为与 Scipy 0.7 版本相同。当为 False 时，函数返回键列表而不是打印它们。（在 SciPy 0.9 版本中，默认值将被反转。）

不完整的稀疏 LU 分解#

Scipy 现在封装了 SuperLU 4.0 版本，支持不完整的稀疏 LU 分解。这些可以通过 scipy.sparse.linalg.spilu 访问。升级到 SuperLU 4.0 还修复了一些已知错误。

更快的 matlab 文件读取器及默认行为变更#

我们用 Cython 重写了 matlab 文件读取器，它现在读取 matlab 文件的速度应该与 Matlab 大致相同。

读取器可以读取 matlab 的命名和匿名函数，但不能写入它们。

在 scipy 0.8.0 之前，我们将 matlab 结构体数组作为 numpy 对象数组返回，其中对象具有以结构体字段命名的属性。从 0.8.0 开始，我们将 matlab 结构体作为 numpy 结构化数组返回。您可以通过对 scipy.io.loadmat 及其相关函数使用可选的关键字参数 struct_as_record=False 来获得旧的行为。

matlab 文件写入器存在不一致之处：它将 numpy 1D 数组写为 matlab 5 文件中的列向量，但在 matlab 4 文件中写为行向量。我们将在下一个版本中更改此行为，使其都写为行向量。调用写入器时会发出 FutureWarning 以警告此更改；目前我们建议对 scipy.io.savemat 及其相关函数使用关键字参数 oned_as='row'。

正交多项式的更快评估#

正交多项式的值可以使用 scipy.special 中的新向量化函数进行评估：eval_legendre, eval_chebyt, eval_chebyu, eval_chebyc, eval_chebys, eval_jacobi, eval_laguerre, eval_genlaguerre, eval_hermite, eval_hermitenorm, eval_gegenbauer, eval_sh_legendre, eval_sh_chebyt, eval_sh_chebyu, eval_sh_jacobi。这比构造多项式的完整系数表示要快，而构造系数表示是之前唯一可用的方法。

请注意，以前的正交多项式例程现在在可能的情况下也会调用此功能。

Lambert W 函数#

scipy.special.lambertw 现在可用于评估 Lambert W 函数。

改进的超几何 2F1 函数#

修订了针对实参数的 scipy.special.hyp2f1 的实现。新版本应该能为所有实参数生成准确的值。

径向基函数插值更灵活的接口#

scipy.interpolate.Rbf 类现在除了可以使用字符串参数选择内置的径向基函数外，还可以接受可调用对象作为“function”参数的输入。

已移除的功能#

scipy.stsci：该包已被移除

模块 scipy.misc.limits 已被移除。

scipy.io#

NumPy 和 SciPy 中的 IO 代码正在进行大规模重构。NumPy 将成为存储读取和写入 NumPy 数组的基本代码的地方，而 SciPy 将容纳用于各种数据格式（数据、音频、视频、图像、matlab 等）的文件读取器和写入器。

scipy.io 中的几个函数在 0.8.0 版本中被移除，包括：npfile, save, load, create_module, create_shelf, objload, objsave, fopen, read_array, write_array, fread, fwrite, bswap, packbits, unpackbits 和 convert_objectarray。其中一些函数已被 NumPy 的原始读写功能、内存映射功能或数组方法所取代。其他的已从 SciPy 移至 NumPy，因为基本的数组读写功能现在由 NumPy 处理。